양적 유전체학(quantitative genetics)의 새로운 분야인 유전체 예측(Genomic prediction)은 식물에 있어 산출량, 병 저항성 같은 경제적 중요 형질의 가치를 예측하는 통계적 접근이다. 이 방법은 형질이 유전 가능하고, 식물 생활사의 초기에 발휘될 경우에, 예측으로 육종 비용을 줄이는데 도움이 된다.

캘리포니아대학교 (University of California, Riverside)와 후앙농업대학교 (Huazhong Agricultural University, China)의 식물유전학 연구자들은 이 방법을 이용하여 잡종 벼의 성능(performance)- 예를 들어, 수확량, 생장율 및 병저항성 같은- 을 예측했다. 이 새로운 기술은 작물의 잡종 육종(hybrid breeding)에 혁신을 가져올 수 있다. 학술지 Proceedings of the National Academy of Sciences의 인터넷 판에 실린 이번 연구 결과는 벼를 대상으로 한 시험적 연구 프로젝트이기는 하지만, 옥수수와 같은 다른 작물에도 쉽게 적용될 수 있다.

벼와 옥수수는 잡종 육종에 의존하는 주요 작물이라는 것이 캘리포니아 유전학 교수이자 이번 연구 프로젝트를 공동으로 이끈 쑤 (Shizhong Xu) 박사의 설명이다. 이들 작물에서 다수의 고성능 잡종을 확인하고, 그 잡종을 이용할 수 있다면, 곡물 생산량을 상당히 증대시켜 세계적 식량 안전(food security)을 꾀할 수 있을 것이라고 한다.

유전체 예측은 유전체 범위 마커(genome-wide markers)를 이용하여 미래 개체(future individuals) 또는 종을 예측하는 것이다. 이들 마커는 염색체 상의 위치가 알려진 유전자 또는 DNA 서열이다. 유전체 예측은 마커 검출 단계(marker-detection step)를 건너뛴다는 점에서 고전적인 예측과 다르다. 이 방법은 단순히 전체 유전체의 모든 마커를 이용하여 형질을 예측한다.

고전적인 표지 이용 선발(marker-assisted selection)은 어떤 형질에 영향력이 큰 마커 만을 이용한다는 것이 쑤 박사의 설명이다. 이 방법에서는 영향이 적은 모든 마커가 무시된다. 그러나 경제적으로 중요한 다수의 형질들은 영향력이 작은 다수의 유전자들에 의해 제어된다. 유전체 예측 모델은 이들 모든 유전자들을 포함시키기 때문에 예측 가능성이 엄청나게 개선된다고 한다.

유전체 예측을 이용하지 않으면, 가능한 모든 교배(crosses)를 포장(field)에서 실시하여야 최고의 잡종을 선발할 수 있다. 예를 들어, 1000개의 동계 교배 양친(inbred parents)의 경우, 전체 교배 수는 499500이다. 이렇게 많은 교배를 포장에서 실시하는 것은 불가능하다. 그러나, 유전체 예측 기술을 이용하면, 단 500가지 교배 체만 키워, 전체 가능한 499500 교배 조합을 예측하여, 예상되는 값에 근거하여 최상의 교배체를 선택할 수 있다고 한다. 특히 유전체 예측은 잡종 예측에 유용한데, 이는 잡종 DNA 서열이 동계 교배 양친에 의해 결정되기 때문이다. 이 기술은 그 이상의 비용이 절감될 수 있는데, 이는 잡종의 DNA 서열을 결정할 필요가 없기 때문이다. 양친의 유전자형을 알면 잡종의 유전자형을 즉시 알 수 있어서, 실제로 잡종의 유전자형을 측정할 필요가 없고, 이는 모델을 통해 전적으로 예측 가능하다고 한다.

이 연구팀은 또한 우성(dominance )과 상위성(epistasis)을 예측 모델에 포함시키면, 예측 가능성이 개선된다는 것을 확인했다. 유전체학에 있어 우성은 어떤 유전자의 서로 다른 변이체(alleles)의 결합 작용(joint action)이다. 예를 들어, 어떤 유전자의 한 변이체의 값이 1이고 나머지 다른 변이체의 값이 2이면, 두 변이체의 결합작용의 결과는 4가 될 수 있는데, 이는 두 변이체가 부가적이지 않다는 것을 의미한다. 상위성은 유전자 유전자 간의 어떤 유형의 상호작용을 말한다. 우성과 상위성이 포함되면 모든 활용 가능한 정보가 예측에 포함되는 것이고, 이는 형질 값에 대한 더 정확한 예측으로 이어진다고 한다. 유전체 예측은 사람의 유전성 질환을 예측하는 데도 이용될 수 있다. 예를 들어, 많은 암이 유전성이며, 어떤 개인에 있어 질환의 위험에 대한 예측이 가능하다.

키워드 : 양적 유전체학, 잡종 육종, 유전체 예측

출처: KISTI 미리안 글로벌동향브리핑

원문: http://www.eurekalert.org/pub_releases/2014-08/uoc--smp081314.php

제공:kisti, 다른기사보기기사등록일시 : 2014.08.26 10:06

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